Un equipo internacional de investigadores de la Universidad Politécnica de Hong Kong y la Universidad de Tianjin desarrolló un marco global que optimiza la ubicación de centros de datos de inteligencia artificial (IA) considerando las limitaciones interconectadas de energía, agua, fibra óptica y tierra. El estudio simula más de 11 millones de horas de operación en más de 4,000 regiones subnacionales y 149 países.
El problema central es que la expansión de los centros de datos está frenada por cuellos de botella en las redes eléctricas: mientras un centro de datos puede construirse en 1-2 años, las nuevas líneas de transmisión tardan de 4 a 8 años en permisos y construcción. Como resultado, más del 20% de la capacidad planificada globalmente enfrenta retrasos de conexión de hasta 5-7 años en zonas como el norte de Virginia y más de una década en el Reino Unido.
La propuesta consiste en trasladar las cargas de trabajo computacionales a través de redes de fibra óptica hacia regiones con energía abundante, en lugar de transmitir electricidad a los centros de demanda existentes. Según el modelo, esta estrategia permitiría reducir los costos de construcción entre 44% y 47%, los costos de energía entre 17.3% y 20.4%, y las emisiones de carbono en 38% en comparación con la expansión local de energía.
Además, al tratar la red global de fibra óptica como un activo del sistema energético, se evitaría la necesidad de construir entre 34 y 67 GW de capacidad de transmisión de alto voltaje, una magnitud comparable a la demanda máxima de electricidad de Italia. El estudio también señala que más del 95% de los centros de datos con retrasos de conexión podrían entrar en operación en 2030 si se aplica este enfoque.
Los países que emergen como ubicaciones preferidas para recibir esta capacidad son Canadá, los países nórdicos y la península arábiga, gracias a sus recursos energéticos, climas fríos y bajos costos de tierra. Sin embargo, los investigadores advierten que los beneficios ambientales no son universales: algunos corredores de transferencia, como de Europa a África del Norte, podrían aumentar las emisiones en 16.8 millones de toneladas de CO₂ al año debido a la mayor intensidad de carbono de las redes receptoras.
El estudio concluye que la movilidad computacional puede ser una alternativa viable a la expansión del sistema energético, pero requiere coordinación internacional en materia de flujos de datos, seguridad y contabilidad de carbono para evitar que las ganancias de eficiencia se logren a costa de costos ambientales no contabilizados en las regiones receptoras.